Questões de Concurso Certo ou errado

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Q4014227 Arquitetura de Software
Julgue o item subsequente, relativo a padrões arquiteturais e padrões de projeto. 
No padrão de projeto abstract factory, a inclusão de uma nova categoria de objeto em uma família de produtos já existente prescinde da alteração da interface da fábrica abstrata e de suas subclasses concretas.
Alternativas
Q4014226 Arquitetura de Software
Julgue o item subsequente, relativo a padrões arquiteturais e padrões de projeto. 
No padrão arquitetural MVC (model-view-controller), o componente controller atua como um intermediário que interpreta as entradas enviadas pelo usuário e coordena as atualizações necessárias no model, de forma a permitir que a lógica de negócio e o estado dos dados permaneçam independentes da interface de apresentação.
Alternativas
Q4014225 Arquitetura de Software
Julgue o item subsequente, relativo a padrões arquiteturais e padrões de projeto. 
A adoção de uma estratégia de camadas fechadas (closed layers) permite que a camada de apresentação acesse diretamente os serviços da camada de dados quando houver necessidade de otimização de performance, desde que a camada de negócio permaneça inalterada.
Alternativas
Q4014224 Arquitetura de Software
Julgue o item subsequente, relativo a padrões arquiteturais e padrões de projeto. 
Diferentemente das arquiteturas tradicionais de N camadas, a arquitetura de microsserviços se baseia na descentralização da gestão de dados, em que cada serviço deve, idealmente, possuir sua própria base de dados, de forma a garantir a independência de implantação e o baixo acoplamento. 
Alternativas
Q4014223 Engenharia de Software
Julgue o próximo item, relativo às MLOps, à interpretabilidade de modelos e ao viés algorítmico. 
Modelos altamente interpretáveis, como árvores de decisão simples, tendem a apresentar menor transparência em comparação a modelos complexos, como redes neurais profundas.
Alternativas
Q4014222 Engenharia de Software
Julgue o próximo item, relativo às MLOps, à interpretabilidade de modelos e ao viés algorítmico. 
A mitigação de viés em modelos de IA pode envolver técnicas como balanceamento de dados, regularização e avaliação de métricas de equidade. 
Alternativas
Q4014221 Engenharia de Software
Julgue o próximo item, relativo às MLOps, à interpretabilidade de modelos e ao viés algorítmico. 
Em pipelines de MLOps, a automação de testes, de monitoramento e de re-treinamento contínuo contribui para a confiabilidade e para a escalabilidade dos sistemas de ML. 
Alternativas
Q4014220 Engenharia de Software

Com relação ao aprendizado de máquina, à IA generativa e às redes neurais e deep learning, julgue o próximo item.

Em algoritmos de aprendizado de máquina, a validação cruzada (cross-validation) é utilizada para aumentar o conjunto de treinamento ao duplicar os dados disponíveis, elevando assim a capacidade de generalização do modelo.
Alternativas
Q4014219 Engenharia de Software

Com relação ao aprendizado de máquina, à IA generativa e às redes neurais e deep learning, julgue o próximo item.

Redes neurais profundas diferenciam-se das redes neurais rasas principalmente pela presença de múltiplas camadas ocultas, permitindo maior capacidade de representação. 
Alternativas
Q4014218 Engenharia de Software

Com relação ao aprendizado de máquina, à IA generativa e às redes neurais e deep learning, julgue o próximo item.

Em modelos de deep learning, o overfitting ocorre quando o modelo possui baixa capacidade de representação, sendo raro em redes neurais profundas com muitos parâmetros. 
Alternativas
Q4014217 Engenharia de Software

Com relação ao aprendizado de máquina, à IA generativa e às redes neurais e deep learning, julgue o próximo item.

Modelos de IA generativa, como os baseados em arquiteturas transformer, são capazes de produzir novos dados a partir de padrões aprendidos durante o treinamento.
Alternativas
Q4014216 Noções de Informática
Julgue o item que se segue, a respeito de ferramentas de apoio à análise de dados. 
Em tabelas dinâmicas de planilhas eletrônicas, a área de valores corresponde à área em que se devem colocar os campos em que se pretende efetuar cálculos como soma, contagem de valores, média aritmética, entre outros. 
Alternativas
Q4014215 Programação
Julgue o item que se segue, a respeito de ferramentas de apoio à análise de dados. 

Considere o trecho de código a seguir, em linguagem R. 


                                                                   Imagem associada para resolução da questão


A execução desse trecho de código terá o seguinte resultado.


[1] 6 10 14 


Alternativas
Q4014214 Banco de Dados
Julgue o item que se segue, a respeito de ferramentas de apoio à análise de dados. 
O PROC SQL integra o software Base SAS e pode ser usado com qualquer conjunto de dados SAS. 
Alternativas
Q4014213 Programação
Julgue o item que se segue, a respeito de ferramentas de apoio à análise de dados. 

Considere o seguinte código em Python. 


                                                                   Imagem associada para resolução da questão


A execução desse código resultará no erro a seguir.


NameError: name 'T' is not defined  

Alternativas
Q4014212 Banco de Dados
No que se refere à classificação da mineração de dados, à mineração de texto, à modelagem preditiva e à visualização e análise exploratória de dados, julgue os item subsecutivo. 
Modelos de regressão linear são métodos estocásticos para modelagem da relação entre variáveis aleatórias e uma função polinomial. 
Alternativas
Q4014211 Banco de Dados
No que se refere à classificação da mineração de dados, à mineração de texto, à modelagem preditiva e à visualização e análise exploratória de dados, julgue os item subsecutivo. 
Em um processo de mineração de texto, a tokenização é o processo de dividir textos longos em palavras individuais, removendo-se espaços e pontuação, para fins de identificação da frequência de termos ou da estrutura de uma frase em um grande volume de documentos.
Alternativas
Q4014210 Banco de Dados
No que se refere à classificação da mineração de dados, à mineração de texto, à modelagem preditiva e à visualização e análise exploratória de dados, julgue os item subsecutivo. 
Enquanto um falso positivo é um erro do tipo 2, um falso negativo é um erro do tipo 1. 
Alternativas
Q4014209 Banco de Dados
No que se refere à classificação da mineração de dados, à mineração de texto, à modelagem preditiva e à visualização e análise exploratória de dados, julgue os item subsecutivo. 
Histograma é uma representação da distribuição dos dados de certa base, conforme um ou mais atributos desses dados, por meio de um gráfico de barras. 
Alternativas
Q4014208 Banco de Dados
Acerca de técnicas para pré-processamento de dados, CRISP-DM, análise de grupamento, detecção de anomalias e regras de associação, julgue o próximo item.
Uma anomalia é um valor discrepante, ou seja, um valor que se localiza significativamente distante dos valores considerados normais. 
Alternativas
Respostas
4981: E
4982: C
4983: E
4984: C
4985: E
4986: C
4987: C
4988: E
4989: C
4990: E
4991: C
4992: C
4993: C
4994: C
4995: E
4996: E
4997: C
4998: E
4999: C
5000: C